Python学习记录:括号配对检测问题 一.问题描述 在练习Python程序题的时候,我遇到了括号配对检测问题. 问题描述:提示用户输入一行字符串,其中可能包括小括号 (),请检查小括号是否配对正确,配对成功与否分别输出: 配对成功! 配对失败! 其中,小括号配对要考虑配对顺序,即()表示配对,)(不是配对,只考虑小括号配对. 一提起括号配对,我们可能会想到C语言正则表达式计算的符号优先级问题,在C语言中我们通常使用栈来解决,而在Python中我们也可以用栈的思路和方法,以列表的形式来实现它.把

括号配对检测 A ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬ 描述 用户输入一行字符串,其中可能包括小括号 (),请检查小括号是否配对正确,配对成功与否分别输出:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

转载请注明来自souldak,微博:@evagle 怎么样才是合法的组合? 只要每一时刻保证左括号的数目>=右括号的数目即可. 直接递归就行,每次递归加一个括号,左括号只要还有就能加,右括号要保证加进去之后右括号总数不大于左括号总数 void insert_parentheses(char *res, int l, int r){ if(l==0&&r==0) cout<<res; else{ if(l>0){ res[n-l-r]='('; insert_pare

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12967.html Python人体肤色检测 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 本

Python isalpha() 方法检测字符串是否只由字母组成.

Python isdigit() 方法检测字符串是否只由数字组成

一定要注重代码规范,按照平时的代码管理,可以将Python代码规范检测分为两种: 静态本地检测:可以借助静态检查工具,比如:Flake8,Pylint等,调研了一下,用Flake8的相对较多,功能满足,本文将使用Flake8 git:可借助git hooks,本文推荐使用pre-commit. 静态本地检测 Flake8包装了Pyflakes.Pycodestyle和McCabe,也可以自定义插件.功能包括: 检查代码是否符合PEP8 检查是否包含语法错误和未使用的变量和导入 检查代码的复杂度

问题说明: 假设数学表达式中允许包含两种括号:圆括号"()"和方括号"[]",嵌套顺序任意. 正确的嵌套模式:( [ ] ( ) ).[ ( [ ] [ ] ) ] 正确的表达式例:(a+b)[c*(d-e)] 错误的嵌套模式:[ ( ] ).( ( ) ] 比如,在处理表达式(A)时 (A)  4+(2+8)*[5/(9-7)] 有以下步骤: (1)检测到第一个括号"(": (2)检测到第二个括号")",说明子表达式 &qu

描述现在,有一行括号序列,请你检查这行括号是否配对.   输入 第一行输入一个数N(0<N<=100),表示有N组测试数据.后面的N行输入多组输入数据,每组输入数据都是一个字符串S(S的长度小于10000,且S不是空串),测试数据组数少于5组.数据保证S中只含有"[","]","(",")"四种字符 输出 每组输入数据的输出占一行,如果该字符串中所含的括号是配对的,则输出Yes,如果不配对则输出No 样例输入 3

""" Chapter 7 模式匹配和正则表达式 1 用import re 导入正则表达式模块 2 用re.compile()函数创建一个Regex对象(记得使用原始字符串) 3 向Regex对象的search()方法传入想查找的字符串,返回一个Match对象:或者findall()返回一组字符串,包含被查找字符串中所有的匹配 notes: 1 花括号的贪心和非贪心匹配,re.compile(r'(Ha){3,5}') 和 re.compile(r'(Ha){3,5}?')

一.需求分析 在上一篇文章,链接如下: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/10237551.html 已经得到了需要的数据,现在需要对这些端口做检测,判断端口是否正常! 实际情况是,有上百个端口需要检测.如果一个个检测,可能需要花费几分钟的时间,效率不够快! 那么首先想到的就是多进程,但是一个进程会消耗一个CPU. 在不影响性能的情况下,最快的办法,就是使用协程.它是异步的,遇到io会自动切换! 二.协程 介绍 协程是一种用户态的轻量级线程,协程的调

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

imageai库里面提供了目标识别,其实也可以说是目标检测,和现在很多的收集一样就是物体识别.他可以帮你识别出各种各样生活中遇见的事物.比如猫.狗.车.马.人.电脑.收集等等. 感觉imageai有点差就是没有返回检测目标的坐标出来,所以感觉很low,而且和计算消耗很大,耗时很大,与opencv做实时检测效果很差.不推荐使用. 安装imageai方法见:https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI resnet50_coco_best_v2.1.0.h5 模型

Description 在可以炼制魔力强大的法杖的同时,Magic Land 上的人们渐渐意识到,魔力强大并不一定能给人们带来好处——反而,由此产生的破坏性的高魔力释放,给整个大陆蒙上了恐怖的阴影.    可控的魔力释放,成为了人们新的追求.这种控制魔力释放的技术,也就是被现在的我们熟知的“魔法”.在远古时期,“魔法”由法师们口口相传,但也因为这样,很多“古代魔法”已经成为传说——因为那时没有良好的记录魔法的方法.    后来,天才法师Ferdinand 发现了一种记录魔法的方法:将一种特殊材料

配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而

机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 转载https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/89092501 作者:Susan Li ,原文:https://towardsdatascience.com/time-serie

一.前言 从学单片机开始鼓捣C语言,到现在为了学CV鼓捣Python,期间在CSDN.简书.博客园和github这些地方得到了很多帮助,所以也想把自己做的一些小东西分享给大家,希望能帮助到别人.记录人生的第一篇博客,mark. 二.图像检测步骤 1. 读取两张图片 第一张是需要检测的小物体,第二章图片是小物体放置在大场景中.代码与输出结果如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 def my_show(